Questão 88 — Tecnologia da Informação

Em uma secretaria de fazenda, analistas de dados buscam identificar perfis de contribuintes com padrões semelhantes de comportamento tributário, de modo a orientar auditorias fiscais preventivas. Nesse contexto, a escolha do método analítico deve considerar a ausência de rótulos previamente definidos e o grande volume de atributos numéricos e categóricos associados às declarações. A partir da situação anterior, assinale a opção em que é corretamente descrita a técnica mais adequada para a finalidade pretendida pelos analistas de dados em questão.

Alternativa A:
A análise de correlação é a técnica mais apropriada para detectar grupos de contribuintes com comportamentos fiscais similares, pois avalia a dependência estatística entre múltiplas variáveis simultaneamente.
Alternativa B:
As árvores de decisão são técnicas não supervisionadas de agrupamento hierárquico, ideais para identificar automaticamente padrões ocultos entre variáveis fiscais heterogêneas.
Alternativa C:
A análise discriminante é adequada para o agrupamento de contribuintes sem rótulos prévios, pois utiliza métricas de distância para maximizar a separação entre grupos formados aleatoriamente.
Alternativa D:
A regressão logística, por ser um método supervisionado, permite agrupar contribuintes com base em características comuns, estimando probabilidades de pertencimento a grupos previamente não definidos.
Alternativa E:
O algoritmo k-means é apropriado para segmentar contribuintes em grupos com padrões semelhantes, desde que as variáveis categóricas sejam previamente transformadas em representações numéricas adequadas.

Observações: Numeração própria do caderno 2 (PROVA OBJETIVA (P2) – CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS – CARGO 6): item 8 no PDF/gabarito oficial.

Questão 88 – Tecnologia da Informação – CEBRASPE 2026 – Secretaria de Estado da Fazenda do Paraná (Agente Fazendário Estadual)

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